Para mais informações: ica.puc-rio.ai
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço),
no contexto da Inteligência Artificial, é o tipo de programação de software que
treina algoritmos usando um sistema de recompensa e punição, sem a
interferência do programador. Games e carros autônomos são duas áreas nas quais
o Reinforcement Learning tem sido amplamente utilizado. O Aprendizado por
Reforços também é utilizada no sistema de filtragem de spam de e-mails — a
punição pode ser clicar no botão “Não é spam” quando uma mensagem foi erroneamente
parar nessa pasta.
Nesta palestra serão demonstradas aplicações e
exemplos sobre Aprendizado por Reforço de uma forma prática.
Palestrante:
Evelyn Conceição Santos Batista: graduada em Engenharia Elétrica pela Universidade
do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Mestre em Engenharia Elétrica
(Processamento de Sinais, Automação e Robótica) pela Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), atualmente é estudante de Doutorado na
mesma área também na PUC-Rio. Possui mais de 5 anos de experiência em projetos
de P&D. Atua como pesquisadora e desenvolvedora no ICA (PUC-Rio),
especialista em Deep Learning e Reinforcement Learning. Tem experiência em
desenvolvimento de sistemas de software utilizando as linguagens C#, Python e
Java.
